一场“虫口夺食”的战争，一块智慧农业的“磨刀石”

草地贪夜蛾，一种源自于美洲的“幺蛾子”，这“幺蛾子”可能是今年我国继新冠肺炎后，要面临的又一个巨大挑战。

谈起草地贪夜蛾，可能不少人都一头雾水。在分析开始前，考虑到不久的将来，可能会有一些营销号会在各类报道中断章取义，或截取某片玉米地受灾的视频来渲染紧张的情绪继而获取流量，那么本次将把结论放在文章的开头：

草地贪夜蛾带来的是一场长期的战争

从防治结果来说会越来越好

但今年一定会减产

不过在科技手段的辅佐下

损失会在合理的范围内

“远渡重洋”的害虫会带来怎样的损失？

草地贪夜蛾，因在晚上比较“兴奋”而得名。又名行军蛾，在幼虫时期它们如同军队一般训练有素，白天躲藏晚上出来集体大吃大喝，在成虫期又如同军队一样集体行动，在有风的情况下一晚通常能行进50—100公里，在产卵前，整个贪夜蛾“大军”通常能迁徙480公里，这相当于从上海到广州的直线距离。

老家是被人类誉为“新大陆”的美洲，南至秘鲁和阿根廷，北至美国的佛罗里达州和德克萨斯州的南部地区是贪夜蛾在美洲的终年繁殖区。

在过去的四年里，它们搭乘贸易的货轮离开美洲，并且席卷全球。据联合国农粮组织2017年数据，贪夜蛾在埃塞俄比亚、坦桑尼亚、乌干达等非洲国家肆虐，令这些国家的玉米减产了29%左右；2018年印度受灾玉米面积占3.9%，损失约为5%；而泰国远没有印度幸运，据泰国官方估测，他们预测2019年玉米减产了25%到40%。

在2018年12月26日，云南江城县植保站人员首次于我国境内发现草地贪夜蛾幼虫，随后在整个2019年，贪夜蛾的足迹遍布我国25个省区。

虽然因为上报及时且种群数量不足，在过去一年里草地贪夜蛾在我国境内没有取得实质性战绩，仅有西南地区的玉米减产了5%。

有害生物监控信息系统中草地贪夜蛾被单独列出

即便损失看起来可以接受，但这却意味着草地贪夜蛾将在我国正式定居，且无法根除。

一年的繁衍生息之后，不难预料到，今年我国的玉米损失也必定大于去年的5%，且波及范围势必也会更大。

这是一场“虫口夺食”的战争

在大洋彼岸的美州，刨去伴随草地贪夜蛾成长的天敌，科学的防治防控手段是抵御虫灾的关键因素。

以美国为例，30亿亩的耕地仅有不到百万人在种植，平均一个农户耕种3000亩田地的背后就是高效的工业化运作效率，被简称为IPM的病虫害综合防治体系直接覆盖全美耕地的90%以上。

而我国作为小农经济的代表，人均耕地不到两亩，同时受疫情影响也难以大规模推广机械化。加之乡村年轻人多数外出务工，留守耕地的多为受教育程度不高的中老年人，草地贪夜蛾这种外来物种，多数人并不认识。

相关专家表示：“从乡镇一级往下，真正懂植保的人就很少了，即使给他一张挂图，农民认识起来还是有一定的困难的，大部分的人学起来也比较慢，所以出现培训速度和认识速度不如草地贪夜蛾扩散速度快的局面。”

智慧农业辅佐“抗虫战役”，胜率或有显著提升

此前，全国农技推广中心发出关于加强草地贪夜蛾监测预警能力建设的通知曾指出，打赢“虫口夺粮”攻坚战，必须切实加强以增建监测网点、配齐监测设备和充实测报人员为重点的监测预警能力建设。要突出玉米、甘蔗、高粱等易害作物，广泛发动农民群众参与虫情调查，摸清田间害虫发生动态，做到早发现、早报告、早预警。

依照传统方式，农民可在玉米田中以W形在玉米田中移动，并在五个拐角处停下，观察玉米有无针状孔洞，并依照不同的标准来上报农业站。但由于贪夜蛾幼虫昼伏夜出，多数情况下农民只得夜间外出观察，这就对农民朋友的身体与精神带来了双重的考验。

加之目前情况下一旦贪夜蛾幼虫长大，我们就将无计可施，此时一种能减轻农民负担的观测手段就显得尤为重要。

所谓“智慧农业”，是基于精准的农业传感器进行实时监测，利用云计算、数据挖掘等技术进行多层次分析，并将分析指令与各种控制设备进行联动完成农业生产、管理。

以智能机械代替人的农业劳作，不仅解决了农业劳动力日益紧缺的问题，而且实现了农业生产高度规模化、集约化、工厂化，提高了农业生产对自然环境风险的应对能力，使弱势的传统农业成为具有高效率的现代产业。

伴随着计算机和互联网技术的发展，信息技术已被广泛地应用于植物保护领域，推动农业害虫的监测走向信息化、智能化和精准化。

例如当下被部分地区应用的，基于物联网与视频监控的各种虫情信息采集平台，运用物联网技术，可实现半径10公里内可以根据不同作物分别建立标靶虫情信息采集点，大大提高测报准确度。在捕捉到虫情后，结合后端的数据平台，分析判断昆虫活动时间、活动种类和天敌数量，指导是否需要人工防控来平衡靶标植物生物链的效果，可为管理者及时进行防控提供决策依据。

在个人端上，已有基于图像识别技术开发而来的相关手机APP已被大范围推广，农民只需要手机拍一下发现的虫子，包括虫卵、幼虫、成虫，即可迅速在平台上辨别是否是草地贪夜蛾，准确率可达92%以上。

综合来看，当下农业害自动识别与监测技术的最新研究进展无不表明，这些技术均需要特定的设备获取农业害虫及其生长环境的信息，提取昆虫信息特征，并利用这些特征进行昆虫种类的识别与计数，达到害虫监测的目的。

例如图像识别技术适合于自动识别与监测栖息于作物表面的害虫；昆虫雷达(传统雷达或激光雷达)技术特别适合于自动识别与监测高空中飞行的害虫；而声音识别技术在自动识别与监测隐蔽害虫方面具有优势。

在AI赋能百业的当下，近期发展起来的基于深度学习的害虫识别方法，能有效避免传统的手工设、计特征方法的局限性。提高了害虫识别的鲁棒性，展示了一旦建立完整的昆虫信息库就可以实现害虫自动识别与检测的可能。

即便是鉴定和正确标识机械学习需要大量的昆虫信息，但考虑到可提高病虫测报装备水平、推进病虫测报自动化、智能化和信息化、提升重大病虫害监测预警能力，这完全是值得的。

结语

有人这样预测：“本年度草地贪夜蛾将在5月“暴兵”，9月全面爆发，这样是我国农业系统的试金石。”

疫情展现了我国远超于别国的动员能力，小编相信，在这种力量在与科技携手后，将是我国面一切天灾人祸最好的回应。

责任编辑：潘一大